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現(xiàn)階段，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)需要快速讀取，而不是被一遍又一遍地重寫。MICRON的第一款QLC SSD是領(lǐng)先的QLC NAND閃存技術(shù)，以滿足以閱讀為中心的需求，更有效、更經(jīng)濟(jì)地釋放數(shù)據(jù)的價(jià)值。

MICRON公司的QLC NAND技術(shù)提供了功能、容量、性能和價(jià)值，以在性能至關(guān)重要、SSD歷來過于昂貴的環(huán)境中挑戰(zhàn)HDD。借助QLC SSD，可以快速訪問和分析性能敏感的讀取密集型工作，從而為業(yè)務(wù)提供能力--例如實(shí)時(shí)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、大數(shù)據(jù)、內(nèi)容傳遞、用戶身份驗(yàn)證等等。

具有大的基于QLC的容量，閃電快的SSD，可以提高性能，使這些應(yīng)用程序更具成本效益。

固態(tài)硬盤在QLC企業(yè)中的理想應(yīng)用

實(shí)時(shí)分析和大數(shù)據(jù)：為Hadoop分布式文件系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序提供價(jià)值。

商業(yè)智能和決策支持系統(tǒng)：使用更快、更深入的查詢，快速挖掘海量數(shù)據(jù)集，以便進(jìn)行實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)洞察和決策。

活動文件和大容量存儲：將水平擴(kuò)展的活動文件轉(zhuǎn)換為戰(zhàn)略資產(chǎn)，并輕松地提供大型數(shù)據(jù)流。

密集閱讀人工智能：獲得人工智能算法所依賴的速度，以快速識別大型數(shù)據(jù)集中的模式。

機(jī)器和深度學(xué)習(xí)：大型數(shù)據(jù)集可以在幾秒鐘內(nèi)而不是幾分鐘內(nèi)處理--因?yàn)闄C(jī)器只能在讀取和分析數(shù)據(jù)時(shí)才能快速學(xué)習(xí)。

內(nèi)容傳遞、視頻點(diǎn)播、媒體流：通過支持大量并行請求和流，向更多用戶提供更多的資產(chǎn)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫：充分利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的工作負(fù)載，如內(nèi)容分類和標(biāo)記，以及用戶配置文件加速。

用戶身份驗(yàn)證：執(zhí)行快速身份驗(yàn)證和快速存儲。

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